一、hive是怎样保存元数据的
保存元数据的方式有：
1、 内存数据库Derby 特点： 保存数据小，不稳定。一般不使用。
2、 本地MySQL数据库 特点： 存储方式可以自己设定，持久化好，一般企业开发都用mysql做支持。
3、 远程MySQL数据库 特点： 相比而言，本地mysql数据库用的比较多，因为本地读写速度都比较快。
二、什么是hive的内部表和外部表
1.、被external修饰的是内部表， 被external修饰的是外部表。
2、内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理。
3、 内部表数据存储的位置是warehouse的路劲，外部表数据的存储路劲由自己指定。
4、删除内部表会直接删除元数据以及存储的数据， 删除外部表仅仅会删除元数据， HDFS上的文件并不会被删除。
5、对内部表的修改会将修改直接同步给元数据， 对外部表的表结构和分区进行修改的话， 则需要修复 ：MSCK REPAIR TABLE 表名。
三、 Hive的 sort by 和 order by 的区别
order by 会对输入做全局排序， 因此只有一个reducer（多个reducer无法保证全局有序）只有一个reduce， 会导致当输入规模较大时， 需要较长的计算时间。
sort by 不是全局排序，其在数据进入reducer前完成排序。
因此，如果用sort by 进行排序， 并且设置 mapred.reduce.tasks>1，则sort by 只保证每个reducer的排序有序， 不保证全局有序。
四、 HBase和Hive的区别
Apache Hive 是一个构建在Hadoop基础设施之上的数据仓库。 通过Hive可以使用HQL语言查询存放在HDFS上的数据。HQL是一种类SQL语言， 这种语言最终被转化为Map/Reduce。虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询---因为它只能够在hadoop上批量的执行Hadoop。
Apache Hbase 是一种 Key/Value 系统，它运行在HDFS之上。 和Hive不一样， Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。 HBase被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。列簇必须使用schema定义，列簇将某一类型列表集合起来（列不要求schema定义）例如： “message” 列簇可能包含：“to”， “from”，“date”，“subject” 和 “body” 每一个key/value对在Hbase中被定义为一个cell，每一个key由row-key， 列簇、列和 时间戳。 在Hbase中，行是key/value 映射的集合，这个映射通过row-key来唯一标识。 Hbase利用Hadoop的基础设施， 可以利用通过的设备进行水平的扩展。